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如何通過立體視覺構(gòu)建小巧輕便的深度感知系統(tǒng)

jf_pJlTbmA9 ? 來源:jf_pJlTbmA9 ? 作者:jf_pJlTbmA9 ? 2023-07-13 16:49 ? 次閱讀

有多種 3D 傳感器方案來實現(xiàn)深度感知系統(tǒng),包括立體視覺相機(jī)、激光雷達(dá)和TOF(飛行時間)相機(jī)。每個選擇都有其優(yōu)缺點,其中,嵌入式深度感知立體系統(tǒng)成本低,堅固耐用,適合戶外使用,并且能夠提供高分辨率的彩色點云。

目前市場上有各種現(xiàn)成的立體感知系統(tǒng)。有時系統(tǒng)工程師需求根據(jù)精度、基線(兩個相機(jī)間距)、視野和分辨率等因素,構(gòu)建定制系統(tǒng)來滿足特定的應(yīng)用需求。

在本文中,我們首先介紹了立體視覺系統(tǒng)的主要部分,并提供了有關(guān)使用硬件組成和開源軟件制作定制立體相機(jī)的說明。由于此設(shè)置專注于嵌入式系統(tǒng),因此它將實時計算任何場景的深度圖,而無需電腦主機(jī)。在另一篇文章中,我們將討論如何在空間較少的情況下構(gòu)建定制立體視覺系統(tǒng),以便與電腦主機(jī)一起使用。

立體視覺概述

立體視覺是通過從兩個視角比較場景中的信息,從數(shù)字圖像中提取 3D 信息。物體在兩個圖像平面中的相對位置可提供關(guān)于物體距離相機(jī)的深度的信息。

立體視覺系統(tǒng)概述如圖 1 所示,包括以下關(guān)鍵步驟:

校準(zhǔn):相機(jī)校準(zhǔn)包括內(nèi)部校準(zhǔn)和外部校準(zhǔn)。內(nèi)部校準(zhǔn)確定圖像中心、焦距和失真參數(shù),而外部校準(zhǔn)確定相機(jī)的 3D 位置。這在許多計算機(jī)視覺應(yīng)用中是至關(guān)重要的一步,尤其是在需要有關(guān)場景的計量信息(例如深度)時。我們將在下文第 5 節(jié)詳細(xì)討論校準(zhǔn)步驟。

糾正:立體糾正是指將圖像平面重新投影到與相機(jī)中心之間的線平行的公共平面上的過程。糾正后,對應(yīng)點位于同一行,大大降低了匹配的成本和模糊度。此步驟在提供的代碼中完成,用于構(gòu)建您自己的系統(tǒng)。

立體匹配:這是指在左右圖像之間匹配像素的過程,從而產(chǎn)生視差圖像。提供的代碼中將使用半全局匹配 (SGM) 算法來構(gòu)建您自己的系統(tǒng)。

三角測量:三角測量是指在給定 3D 空間中的點投影到兩個圖像上的情況下確定該點的過程。視差圖像將轉(zhuǎn)換為 3D 點云。

1659575879153662.jpg

圖 1:立體視覺系統(tǒng)概述

設(shè)計示例

我們來看一個立體聲系統(tǒng)設(shè)計示例。以下是移動機(jī)器人在具有快速移動物體的動態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用要求。有關(guān)場景大小為 2 m,相機(jī)到場景的距離為 3 m,在 3 m 處所需的精度為 1 cm。

有關(guān)立體精度的更多詳細(xì)信息,請參閱本文。深度誤差由下式給出:ΔZ=Z2/Bf * Δd,這取決于以下因素:

Z 是范圍

B 是基線

f 是以像素為單位的焦距,與相機(jī)視野和圖像分辨率有關(guān)

有多種設(shè)計選項可以滿足這些要求。根據(jù)上述場景大小和距離要求,我們可以確定特定傳感器的鏡頭焦距。結(jié)合基線,我們可以使用上述公式計算 3 m 處的預(yù)期深度誤差,以驗證其是否滿足精度要求。

圖 2 顯示了兩個選項,使用基線較長的低分辨率相機(jī)或基線較短的高分辨率相機(jī)。第一個選項是較大的相機(jī),但計算需求較低,而第二個選項是更緊湊的相機(jī),但計算需求較高。對于此應(yīng)用,我們選擇了第二個選項,因為緊湊的尺寸更適合移動機(jī)器人,我們可以使用適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案,該解決方案具有強(qiáng)大的板載 GPU 來滿足處理需求。

1659575893537274.jpg

圖 2:示例應(yīng)用的立體聲系統(tǒng)設(shè)計選項

硬件要求

在本例中,我們使用 IMX273 Sony Pregius 全局快門傳感器將兩臺Blackfly S 板級160 萬像素相機(jī)安裝在 12 cm 基線處的 3D 印刷桿上。這兩臺相機(jī)都有類似的6 mm S 接口鏡頭。相機(jī)使用兩條 FPC 電纜連接到“適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案”定制載板。為了同步左右相機(jī)以同時捕捉圖像,制作了一條連接兩個相機(jī)的同步電纜。圖 3 顯示了我們定制的嵌入式立體聲系統(tǒng)的前后視圖。

1659575912563380.jpg

圖 3:定制嵌入式立體聲系統(tǒng)的前后視圖

下表列出了所有硬件組件:

部件 說明 數(shù)量 鏈接方式
ACC-01-6005 帶 8GB TX2 模塊的 Quartet 載板 1 https://www.flir.com/products/quartet-embedded-solution-for-tx2/
BFS-U3-16S2C-BD2 160 萬像素,226 FPS,Sony IMX273,彩色 2 https://www.flir.com/products/blackfly-s-board-level
ACC-01-5009 用于 BFS 彩色板級相機(jī)的 S 接口和紅外濾光片 2 https://www.flir.com/products/s_mount-front
BW3M60B-1000 6 mm S 接口鏡頭 http://www.boowon.co.kr/site/down.asp?fileName=BW3M60B-1000.pdf
ACC-01-2401 用于板級 Blackfly S 的 15 cm FPC 線纜 2 https://www.flir.com/products/15-cm-fpc-cable-for-board-level-blackfly-s/
XHG302 NVIDIA? Jetson? TX2/TX2 4GB/TX2i 主動式散熱器 1 https://connecttech.com/product/nvidia-jetson-tx2-tx1-active-heat-sink/
同步電纜(自制) 1 https://www.flir.com/support-center/iis/machine-vision/application-note/configuring-synchronized-capture-with-multiple-cameras/
安裝桿(自制) 1

應(yīng)調(diào)整兩個鏡頭,以將相機(jī)聚焦在您的應(yīng)用所需的距離范圍內(nèi)。擰緊每個鏡頭上的螺釘(圖 4 中以紅色圈出)以保持對焦。

軟件要求

a. Spinnaker

Teledyne FLIRSpinnaker SDK已預(yù)裝在適用于 TX2 的 Quartet 嵌入式解決方案中。Spinnaker 需要與相機(jī)進(jìn)行通信

b. 支持 CUDA 的 OpenCV 4.5.2

SGM(我們正在使用的立體匹配算法)需要 OpenCV 4.5.1 或更高版本。下載包含本文代碼的 zip 文件,并將其解壓縮到 StereoDepth 文件夾。安裝 OpenCV 的腳本是 OpenCVInstaller.sh。在終端中鍵入以下命令:

cd ~/StereoDepth

chmod +x OpenCVInstaller.sh

./OpenCVInstaller.sh

安裝程序?qū)⒁竽斎牍芾韱T密碼。安裝程序?qū)㈤_始安裝 OpenCV 4.5.2。下載和構(gòu)建 OpenCV 可能需要幾個小時。

校準(zhǔn)

抓取和校準(zhǔn)立體圖像的代碼可在 “Calibration” 文件夾中找到。使用 SpinView GUI 識別左右相機(jī)的序列號。在我們的設(shè)置中,右相機(jī)是主相機(jī),左相機(jī)是從相機(jī)。將主從相機(jī)序列號復(fù)制到文件 grabStereoImages.cpp 第 60 和 61 行。在終端中使用以下命令構(gòu)建可執(zhí)行文件:

cd ~/StereoDepth/Calibration

mkdir build

mkdir -p images/{left, right}

cd build

cmake ..

make

從此鏈接打印出棋盤狀圖案,并將其貼在平面上用作校準(zhǔn)目標(biāo)。為了在校準(zhǔn)時獲得最佳效果,在 SpinView 中將 Exposure Auto 設(shè)置為 Off 并調(diào)整曝光,使棋盤狀圖案清晰且白色方塊不會過度曝光,如圖 5 所示。收集校準(zhǔn)圖像后,增益和曝光可在 SpinView 中設(shè)置為自動。

1659575936463260.jpg

圖 5:SpinView GUI 設(shè)置

要開始收集圖像,請鍵入

./grabStereoImages

代碼應(yīng)以大約 1 幀/秒的速度開始收集圖像。左側(cè)圖像存儲在 images/left 文件夾中,右側(cè)圖像存儲在 images/right 文件夾中。移動目標(biāo),使其出現(xiàn)在圖像的每個角落。您可以旋轉(zhuǎn)目標(biāo),從近處和遠(yuǎn)處拍攝圖像。默認(rèn)情況下,該程序捕獲 100 個圖像對,但可以使用命令行參數(shù)進(jìn)行更改:

./grabStereoImages 20

這將僅收集 20 對圖像。請注意,這將覆蓋之前寫入文件夾中的所有圖像。部分示例校準(zhǔn)圖像如圖 6 所示。

收集圖像后,通過鍵入以下內(nèi)容運行校準(zhǔn) Python 代碼:

cd ~/StereoDepth/Calibration

python cameraCalibration.py

這將生成 2 個名為 “intrinsics.yml” 和 “extrinsics.yml” 的文件,其中包含立體聲系統(tǒng)的內(nèi)部和外部參數(shù)。該代碼默認(rèn)采用 30mm 棋盤方格,但可以根據(jù)需要進(jìn)行編輯。在校準(zhǔn)結(jié)束時,它會顯示 RMS 誤差,表明校準(zhǔn)的好壞。良好校準(zhǔn)的典型 RMS 誤差應(yīng)低于 0.5 像素。

實時深度圖

實時計算視差的代碼位于 “Depth” 文件夾中。將相機(jī)序列號復(fù)制到文件 live_disparity.cpp 第 230 和 231 行。在終端中使用以下命令構(gòu)建可執(zhí)行文件:

cd ~/StereoDepth/Depth

mkdir build

cd build

cmake ..

make

將校準(zhǔn)步驟中獲得的 “intrinsics.yml” 和 “extrinsics.yml” 文件復(fù)制到此文件夾。要運行實時深度圖演示,請鍵入

./live_disparity

它將顯示左相機(jī)圖像(原始未糾正圖像)和深度圖(我們的最終輸出)。部分示例輸出如圖 7 所示。與相機(jī)的距離根據(jù)深度圖右側(cè)的圖例進(jìn)行顏色編碼。深度圖中的黑色區(qū)域意味著在該區(qū)域中沒有發(fā)現(xiàn)視差數(shù)據(jù)。得益于 NVIDIA Jetson TX2 GPU,它在 1440 × 1080 的分辨率下可運行高達(dá) 5 幀/秒,在 720 × 540 的分辨率下可運行高達(dá) 13 幀/秒。

要查看特定點的深度,請在深度圖中單擊該點,深度將會顯示出來,如圖 7 中最后一個示例所示。

摘要

使用立體視覺來形成深度信息感知的優(yōu)勢眾多,包括在戶外工作良好,能夠提供高分辨率的深度圖,可通過低成本的現(xiàn)成組件制作。當(dāng)您需要開發(fā)一個定制化的嵌入式立體感知系統(tǒng),根據(jù)此處提供的說明進(jìn)行操作,也將是一個相對簡單的任務(wù)。
責(zé)任編輯:彭菁

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